科技也能飄著咖啡香 位於台中市南區高工路上的「黑沃咖啡」創始店，28坪的空間，飄散著文創與科技交融的咖啡香。2016年10月成立的黑沃咖啡，迄今在全台擁有7家直營店及28家加盟店，在全台已有15萬家店在賣咖啡的情況下，黑沃咖啡異軍突起的秘訣在於：運用AI科技，打造無人智慧販賣機，1分鐘煮出精美香醇的迷人咖啡。 黑沃咖啡實體店營造文創時尚氛圍圖：黑沃咖啡官網 根據國際咖啡組織（ICO）調查，台灣人一年喝掉285億杯咖啡，市場規模超過700億元；而業者星巴克調查，2018年台灣咖啡整體市場達720億元，2020年已上看900億元。近5年，台灣咖啡市場以每年約20的成長率擴展，成長潛力驚人。 咖啡需求商機驚人 每年以20速度成長 在咖啡已成為台灣人時尚消費象徵的現在，除了星巴克、路易莎等一級品牌咖啡店外，還有7-11、全家便利商店，及在街頭巷弄一家家的精品咖啡館。如何吸引消費者的目光，在淪為「紅海市場」的咖啡市場中異軍突起，就有賴彈性與創意，了解消費者的需求與口味，更是培養品牌忠誠度的不二法門。 除了實體店面外，黑沃咖啡也積極發展虛擬通路，其電商平台除了官網，還有 PChome、momo及團購主等通路， 通路多元，業績也穩定成長。 即便如此，黑沃咖啡創辦人林佩霓仍不斷求新求變，在成立前三年，由於與加盟門市的關係處理往往處於被動分散狀況，難以主動掌握市場動向，與消費者溝通的節奏及品牌跟進消費者的速度存在著一定的落差，較難以培養品牌的忠誠擁護者。 職人精品咖啡深受消費者喜愛。圖：黑沃咖啡官網 透過AI鷹眼系統爬蒐商情 市調成本大幅下降 為解決無法快速掌握市場風向與市調成本高昂的兩大痛點，黑沃咖非在2020年導入AI鷹眼系統爬搜市場商情，透過在社群網站、新聞、論壇等社群媒體全方位爬蒐各式文章，自動貼標，合適篩選，從網站每篇以5個關鍵字計算，爬蒐4,858篇文章，相當於24,290個關鍵字，所花費的成本不多，可以精準掌握到消費者的口味與偏好。 同時，在新品推出之後，不僅可即時通知加盟店，更可以透過社群了解消費者的接受程度，作為是否大力推廣的參考依據。 透過數據的蒐集，及透過AI演算法的分析，選出消費者最喜歡的口味，可以降低新品推出的風險，提升新品成功率，因此，黑沃咖非在2021年大膽開拓新市場，推出全球首創AIoT智慧咖啡創新概念，與全聯合作首間「智慧超市」合作，結合黑沃咖啡打造無人智能手沖咖啡機，讓消費者也能享受獨一無二的好風味。 洞悉消費者口味 打造AIoT無人智慧販賣機 台灣第一家全聯內湖瑞光「智慧超市」就位於台北軟體重鎮內湖區內，推出全球首創AIoT智慧咖啡概念店，可以透過手機App連動AI智慧咖啡販賣機、AI手沖咖啡機、AI真空冷萃機，一次滿足三種咖啡科技體驗，自助區部分設有黑沃咖啡AI智慧咖啡販賣機，不僅支援多種無現金支付方式，還是全台唯一以冷藏牛乳製成奶泡的無人智慧咖啡販賣機，嚴選黑沃5A級牛乳，從付款、研磨現煮、到出杯，只需1分鐘時間。 台灣第一家全聯「智慧超市」於台北市內湖區瑞光路成立。圖：全聯FB粉絲頁 全聯智慧超市設置AI智慧咖啡販賣機，使用APP操作就能享用香醇咖啡。圖：全聯FB粉絲頁 現在，加上AI科技元素之後，喝咖啡不只是純喝咖啡，也為消費者帶來更多全新的科技體驗與便利。

衛星遙測影像雖然可以讓地面景物無所遁形，然真正要能落地應用至產業面，還需要耗費大量時間與人力。為有效解決客戶面臨巨量影像資料消化困難及消除跨領域用戶對衛星遙測影像處理的技術障礙等問題，興創知能研發「巨量遙測空間數據AI分析雲端服務平台」，作為智慧空間資訊跨域AI應用導入的新開端。 近年來，為了因應產業全球化衝擊，臺灣農業轉型持續走向科技化與精緻化，紛紛從微氣候衝擊、病蟲害防治等問題的解決，來提升農作物的產量與品質。為了精確掌握作物的生長環境、農業對於影像的使用，有了無限擴張的需求。 在早年UAV無人機尚未盛行的年代，人工田野調查是最基本、卻也最消耗人力的工作，有了UAV無人機的出現，航拍操作也許不太困難，但能拍的範圍受限，要精確地擷取空間資訊，還需要測量專業。此時，衛星遙測數據的使用可能就此跳脫過去使用影像資料的想像。 國家太空中心TASA資料倉儲服務 在近十年，現代衛星遙測應用技術的突破，數位地球成了全球資料採集的新趨勢、各國紛紛發展資料立方的影像倉儲技術，各國發展智慧農業成了最大的影像用戶之一，掌握作物的栽種分佈，就是掌握作物產量的第一步，有了免費的衛星遙測影像、強大的資料倉儲支援，以及團隊穩健的影像辨識技術，是加速農業轉型的重要支持。 運用衛星遙測影像數據 可加速智慧農業發展 然而，在過去，想透過衛星遙測影像來萃取大面積作物分布，也是困難重重，所需要花費的費用不說，若想使用免費的資訊，必須逛透國際太空機構的網站，在琳瑯滿目的衛星產品規格表中，審慎評估感測器規格、影像解析度以及再訪週期，找到適合的影像後，還得一幅一幅的看，去蕪存菁，接下來，動輒數百MegabyteMB的影像資料、連續幾十張的影像下載存檔，所用的電腦容量恐不堪負荷。 還有，當克服影像存取、備好資料後，接著必須開始確認下載的影像產品，哪些才是想要的波段，因為眼前看到的影像並不只是一個圖檔jpg或png，複雜的多光譜資訊、屬性欄位和座標資訊，光是確認正確的資訊，就耗費龐大心力。 而面對功能複雜的GIS套裝軟體，又是另一個麻煩的開始，複雜的影像前處理流程，以及缺乏彈性的機器學習套件，大幅降低分析資料的效率。好不容易做出作物辨識的結果，才發現可能已經過了圖資使用的黃金時期。上述複雜耗時的衛星影像處理問題，恰恰就是市場的痛點， 興創知能從傳統的機器學習擴展到現代的深度學習應用，研發在GeoAI框架下的「巨量遙測空間數據AI分析雲端服務平台」，為客戶突破這些空間資訊的魔鬼細節。 AI分析雲端服務平台流程導入前後之差異 興創知能表示，在我國國家太空中心TASA, Taiwan Space Agency的多年努力下，屬於臺灣的ODCOpen Data Cube系統也已打造完成啟動服務，與國際趨勢正式接軌，強大的倉儲技術讓使用者可以輕易的根據需求，擷取並使用特定時間與空間範圍的影像資料，倉儲收納了國際太空機構旗下的多個衛星影像資源，包含ESA的Sentinel-1每隔6日一幅、Sentinel-2每隔6日一幅，USGS的Landsat-7每隔16日一幅、Landsat-8每隔16日一幅，以及國內自有的Formosat-2每日一幅與Formosat-5每隔2日一幅。 以Python語言為基礎 興創知能開發衛星影像辨識工具 擺脫GISGeographic Information System套裝軟體的侷限，興創知能以Python語言為基礎，整合GDALGeospatial Data Abstraction Library，並考慮運算效率與平行處理，完成所有衛星影像處理與影像辨識建模所需的工具開發，包含座標系統與資料格式的轉換、網格與向量資料互動，以及資料內差與正規化等工具，都是以AI應用為考量進行設計，而部分常用的工具更以TronGisPy為名，打包為開源套件造福技術社群。 興創知能善用團隊對衛星遙測影像的了解，以及透過所蒐集的標記資料作物分佈圖資，預設好影像辨識建模過程，所需的訓練資料規格與資料集定義，套用事先完成的機器學習LightGBM或深度學習CNN框架，並讓整個訓練過程在Web GIS的介面中，提供使用者部分的彈性，自由篩選影像、確認時空範圍、選用模型與超參數調整。除了訓練模型的操作，也提供歷史模型的運用產出辨識結果，最終讓作物分佈的辨識結果展示在Web GIS圖台。 事實上，不僅只是農業才會有衛星遙測的應用需求，隨著各行各業為了提升企業全球性的競爭能力，空間資訊的智慧化應用也大幅度的出現在各種領域之中。舉例而言，擁有大量圖資的測繪業者，能夠透過AI分析雲端服務平台 ，收納圖資的同時也加速數化製圖的效率；在全球氣候劇烈變化與致災性地震風險之下，產業保險類別豐富，農業保險、金融保險或是災害保險，都與空間資訊脫離不了關係，透過遙測影像辨識掌握保險標的早已成為國際趨勢。 巨量遙測空間數據AI分析雲端服務架構

隨著水資源枯竭與環保需求，汙水處理廠導入AI技術來協助觀測預警的需求日益增加，中欣行的汙水處理結合大數據與AI技術，打開環保產業另一片天，未來除了提升汙水處理產業的科技動能，更能夠推廣到其他類型產業，促進科技與經濟發展。 創立於民國69年的中欣工程行後更名為中欣行股份有限公司，為國內操作維護專業領域最具規模及技術之大型環保公司。中欣行進行的污水下水道系統操作維護工作實績遍佈全台，包括科學園區、工業區、國際航空站、學校、集合式住宅、國家公園及工廠等。 汙水廠導入AI系統 精準縮減加藥時間與降低水質超標罰款風險 中欣行於位於新竹科學園區汙水處理廠導入「AOMBR碳源與曝氣之智能強化控制系統開發」，能精準預測風量控制與縮減加藥時間，降低動輒上百萬的罰款風險。 中欣行表示，因應先進產業蓬勃發展及放流水標準漸趨嚴格，當設備控制失之毫釐，水質將差之千里。 近年污水處理設施多已加入設備自動控制之功能，現場狀況卻常常與學理略有偏差，導致很多情況下良好的處理技術需因地制宜，時時滾動時時調整，方能達到良好的出流水質控制。「放流水的水質越來越好，操作人員壓力只會越來越大。這是中欣行最大的痛點」，一位內部主管不諱言地說。 定期的水質檢測與設備保養維護，能確保放流水低於法規標準。 也就是說，每天操作人員需掌握設備與水質狀況，若有突發的進流水質異常或設備跳機，問題環環相扣下就會產生污染，所以每天除了做好維護保養與檢測的工作，更需要緊盯儀表板隨時確認系統正常，不僅耗費人力也耗費精神。 中欣行的現場操作人員24小時輪班，時時盯著放流水的質量監測，加上要採檢水質進化驗室檢測分析，一旦汙水處理值未符合要求，就需要受到環保單位與受託單位的行政與契約罰款，也對對於員工心理造成不小的壓力。 中欣行長期以來建立累積的水質資料與員工間傳承的豐富經驗，已能全盤瞭解整個系統的操作特性，也能透過設備或水質資料的關鍵訊號，抓出處理單元的問題。如果能透過AI技術導入，代替人力檢測汙水來源，透過發生預警訊號進行系統性的評估，就能夠大大減輕人員的壓力。 反應時間由8小時縮短至4小時 節省一半時間 於是，中欣行導入「AOMBR碳源與曝氣之智能強化控制系統開發」，運用所累積的汙水數據資料，加上操作人員現場經驗的口述，透過AI技術的輔助與環境工程學理的支持，便能有效控制生物處理單元中重要的關鍵參數：碳源加藥量與曝氣量，透過污水處理的AI化，使污染物去除、微生物生長、設備節能及操作節藥之間取得平衡，獲得合理化的操作控制參數。 水處理碳源及曝氣參數調整步驟從數據蒐集、模型訓練到預測驗證。 長期來看，納入歷史資料的計算後，確認處理系統承受能力的上下限，AI便能在已知的邊界條件範圍中，不僅記錄過去曾經發生水質與設備作動特徵，更能透過模式預測，找出最佳解法，提供藥品使用、能源節用、減少溫室氣體排放及去除污染物的最佳成效。 根據中欣行估算，原本因為人工調整參數易造成誤差，控制反應時間需要耗費8小時，透過AI技術導入，除可降低誤差值，也能將控制反應時間縮短至4小時，節省一半左右時間。進而提升人員周轉率，更有效降低員工操作失誤造成的心理壓力，自然也減少水質超標罰款的風險。 Dashboard數位儀表板示意圖